AIファースト戦略に移行する5つの方法

ガートナーによると、AI は 2022 年までに世界中で 2.9 兆ドルのビジネス価値と 62 億時間の労働者生産性を生み出すと予想されています。多くの企業がAIファースト戦略を目指しており、ビジネスプロセスの最適化に加え、ビジネス戦略の見直しにも機械学習が活用されるようになっています。 AI ファースト戦略では、AI を企業の中核に据え、AI を使用して予測、顧客サポート、マーケティング、製品、製造、障害検出を最適化し、顧客の好みを学習して革新を起こし、競争上の優位性を生み出します。

理想的には、AI は意思決定のあらゆる段階で支援し、システムに完全に組み込まれ、従業員と顧客に対して完全に透過的になります。しかし、そこに到達するには、トップダウンの考え方の転換や、AI が潜在能力を最大限に発揮するのを妨げる技術的な障壁を IT チームが克服できるようにするための MLOps ツールの実装など、企業内での根本的な変化が必要になります。

ここでは、企業が AI ファースト戦略に移行するために実行できる 5 つのステップを紹介します。

1. AIをビジネスの中心に据える

AI 導入の成功は、強力な経営幹部のサポートにかかっています。技術的な貢献者に加えて、放射線科医や保険の専門家などの分野の専門家を含む部門横断的なチームを構築します。組織が AI をより迅速に活用し、機械学習モデルをよりスムーズに本番環境に導入できるようにするには、ビジネス ユーザー、ソフトウェア エンジニア、データ サイエンティスト、データ アナリスト、テスター、アーキテクト、製品マネージャーなど、AI プロジェクトに関与するすべての専門家が関与する必要があります。

2. AIを長期的に機能させる

モデルは通常、データ サイエンティストによって理想的な条件下で設計されますが、研究から実稼働まで実装するのは難しく、これが最初のハードルとなることがよくあります。このステップが成功した場合、次に課題となるのはメンテナンスです。多くの AI プロジェクトは、クリーンかつ信頼性の高いデータの不足、さまざまな種類のデータ ストアへの直接アクセス、コンピューティング リソースの不足により行き詰まっています。データ サイエンティストがモデルを構築する際には、DevOps チームと協力して、AI システムのデータ管理、展開、監視に関する長期計画を策定し、実装の成功と継続的なメンテナンスおよび運用の円滑化を実現する必要があります。

3. 面倒なデータ準備作業を最小限に抑える

AI システムを本番環境に導入するには、膨大なデータの準備、統合、モデルのトレーニングが必要であり、訓練を受けたデータ サイエンティストの多くの時間を消費します。これらのタスクの多くは自動化してデータ パイプラインを合理化できるため、研究から本番環境へのワークロードの移動が容易になり、検出パフォーマンスの低下や、より完全またはより新しいデータでモデルを再トレーニングする必要があることを示す検出結果のドリフトを検出できるようになります。

4. すぐに利用できるAIを活用する

以前は、テクノロジーの難しさや人材の不足により、AI/ML モデルを実装するための強力な資金を持っていたのは、Google や Facebook などの大企業だけでした。現在、多くの企業が、研究調査と大規模な本番環境展開の両方において、最先端のオープンソース フレームワーク、ツール、ライブラリ、モデルを提供しています。コンピューター ビジョン、言語処理、音声認識、その他の一般的な機能のためのオープン ソース ソリューションを迅速に活用してカスタマイズできる企業は、時代の先を進んでいます。

5. 最も費用対効果の高い戦略を実行する

今日のインフラストラクチャの状況は、CPU、GPU、AI アクセラレータ、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド クラウド、コロケーションなど、データ サイエンティストがさまざまな AI ワークロードに活用できるコンピューティング オプションの組み合わせが無限にあるジャングルです。したがって、リーズナブルな価格で高いパフォーマンスを実現するには、実装に多くの複雑さと予期しない課題が伴います。 AI 予算を理解し、最も費用対効果の高いインフラストラクチャを選択することで、AI の総コストを削減し、イノベーションを加速し、リスクを管理し、市場投入までの時間を短縮できます。

新しいネットワーク経済が発展するにつれ、2022年には、企業は人工知能によってもたらされる洞察を活用し、真のデータ駆動型を通じて競争力を高めるために競争するでしょう。過去 1 年間は困難な年でしたが、データ分析がビジネス上の意思決定を改善する鍵であることが証明され、最近の動向により、企業のデジタル変革に向けたイノベーションの取り組みが加速しました。

AI を IT 組織全体の中核にすることで、企業は AI を戦略的リソースとしてさらに活用し、短期的にも今後数年間にも最大限のメリットを享受できるようになります。